新型的自動智能調節的睡眠系統的傳感方法與流程

本發明涉及智能床領域，特別是涉及一種智能床的人體壓力分布測量系統和測量方法及人體身體輪廓識別、身體部位識別、睡姿識別等特征識別。

背景技術：

在普通的家居床大多數是簡單的機械結構，不能測量一些壓力數據，幫助人們改善睡眠質量，隨著智能時代的到來，人們日常使用的床需要進一步的技術改進，加上自動化的功能，以便用戶獲得更好的體驗，提高睡眠質量，以飽滿的精神投入到工作、生活中。

技術實現要素：

本發明所要解決的技術問題在于提供一種人體壓力分布測量系統和測量方法及人體身體輪廓識別、身體部位識別、睡姿識別等特征識別，以解決目前難以獲得人體壓力分布的數據問題。

解決本發明的技術問題所采用的技術方案是：一種人體壓力分布測量系統，用于測量人躺在床墊上時床墊下面的壓力值對應人體承壓值，所述系統包括彈性緩沖層、壓力傳感器陣列系統和數據處理模塊；所述壓力傳感陣列系統用于測量所述彈性緩沖層下表面的壓力，經過傳感配套電路經過總線協議連接主控板實時的獲得每一個傳感網絡傳感數據；所述數據處理模塊利用所述彈性緩沖層的下表面各個分布點的壓力與上表面各個分布點的壓力的一一對應的映射關系，將所述數字信號還原成所述彈性緩沖層上表面各個分布點的壓力值，從而測得人體壓力分布。

優選地，所述彈性緩沖層包括乳膠層、彈簧層、凝膠層、記憶棉層、棉花層或布層。

優選地，所述數據處理模塊通過一主控模塊與一自調節支撐單元連接；所述主控模塊接收所述數據處理模塊傳送的數據，并根據所述數據控制所述自調節支撐單元的高度。

優選地，所述自調節支撐單元為支撐凸起；所述支撐凸起受所述主控模塊的控制，通過電機驅動調節自身高度。

解決本發明的技術問題所采用的技術方案是：提供一種人體壓力分布測量方法，所述方法包括：當人躺在彈性緩沖層的上表面的時候，壓力傳感陣列系統得到彈性緩沖層的下表面的壓力分布；建立所述彈性緩沖層的上表面的壓力和下表面的壓力一一對應的映射關系，通過上表面的點壓力對下表面的映射，再加上彈性緩沖層的彈性形變補償，建立上下表面的映射矩陣；通過所述映射矩陣，通過所述壓力傳感陣列系統得到在人躺在彈性緩沖層時，彈性緩沖層上表面的壓力，也就得到了在人躺在彈性緩沖層時人的各個部分所受到壓力。

優選地，所述彈性緩沖層包括乳膠層、彈簧層、凝膠層、記憶棉層、棉花層或布層。

優選地，所述壓力傳感陣列系統用于測量所述彈性緩沖層下表面的壓力，經過傳感配套電路經過總線協議連接主控板實時的獲得每一個傳感網絡傳感數據；通過數據處理模塊利用所述彈性緩沖層的下表面各個分布點的壓力與上表面各個分布點的壓力的一一對應的映射關系，將所述數字信號還原成所述彈性緩沖層上表面各個分布點的壓力值，從而測得人體壓力分布及人體壓力值圖譜。

優選地，所述人體身體輪廓識別利用人體壓力值圖譜進行haar特征識別，通過haar特征識別描繪人體輪廓。

優選地所述身體部位識別利用臀部模板對人體輪廓遍歷操作，的到臀部位置，所述臀部位置結合人體工程學得到人體各個部位的位置。

優選地所述睡姿識別利用身體各個部位重心分布，結合肩部的壓力的集中程度，通過建立訓練庫檢測識別，進行平側躺等睡姿判斷。

相對于現有技術，本發明能測量一些人體壓力分布數據，如身體承壓值分布，脊椎高度，結合人體工程學算法得到彈性緩沖層各個部位健康的軟硬度，然后通過電機調節各個部位床墊的高度，改善人的睡眠質量，實現健康睡眠。

附圖說明

圖1是本發明的壓力測量系統的示意圖；

圖2是本發明的壓力測量系統在承壓時候的示意圖；

圖3是本發明的壓力測量系統在建立床墊上下壓力數據映射的示意圖；

圖4是本發明的壓力測量系統在建立床墊上下壓力數據映射的另一示意圖；

圖5是床上面的壓力值與床下傳感器壓力的映射關系圖；

圖6是將用戶視為連續的質量塊且把該連續的質量塊離散化的示意圖；

圖7是將壓力數據離散化的示意圖；

圖8是本發明的haar特征的特征向量；

圖9是本發明的臀部定位模板。

具體實施方式

本發明涉及新型的自動智能調節的睡眠系統的傳感算法。本發明人體壓力分布測量系統和方法是用于測試人躺著時身體的受壓分布的測量方法及人體身體輪廓識別、身體部位識別、睡姿識別等特征識別，該測量方法主要應用于身體承壓測量；該測量系統包括一個彈性緩沖層、壓力傳感器陣列系統及數據處理模塊。如圖1所示。該彈性緩沖層是一層彈性物質，用來彈性緩沖層的上面的壓力。該電機系統用來改變床墊的軟硬度。

該壓力傳感陣列系統經過傳感配套電路經過總線協議連接主控板可以實時的獲得每一個傳感網絡傳感數據。該彈性緩沖層包括但不限于乳膠層、彈簧層、凝膠層、記憶棉層、棉花層、布層等。

在床架的使用過程中，每一排的高度會有變化，如圖2所示。

本測量方法主要用于測量在不同的高度，人躺在床墊上時，床墊上方的壓力和下方的壓力的一一映射關系。為方便說明，以下用排狀區域為例進行描述，實際技術方案包含排狀、點狀、塊狀等多種區域形式。

1、傳感數據的映射關系的獲取

1)建立床墊上下壓力數據的映射，如圖3所示：

第一步、將10kg的重物放在床墊的各個位置，各排處于不同高度時，記錄各個傳感器的數據，建立單個重物在各個位置到傳感網絡的映射關系；

第二步、將多個重物多種重量(1～20kg)、各種相對位置擺放，在各排處于不同高度時，并記錄底部傳感器數據，建立多個重物對底層傳感網絡數據的映射關系，如圖4所示；最終得到床墊上方的壓力到下方的壓力的一一映射關系。在各排的床架的高度不同時，該映射關系f有差異，即映射關系p各排高度(h1、h2、h3、h4、h5、h6、h7、h8、h9、h10、h11)，如圖5所示。

2)人體壓力數據的獲取

當用戶躺在彈性緩沖層上時，可以將用戶視為連續的質量塊，把這個連續的質量塊離散化，如圖6所示，在這里將壓力數據離散化，如圖7所示。將壓力分成方塊化，每一個方塊內的壓力等效為一個方形的質點的壓力，得到一個壓力譜圖。每一個圖像的像素點的值代表該區域的壓力值。

由第一步得到的彈性緩沖層的上表面各個分布點的壓力和下表面各個分布點的壓力具有一個一一對應的映射關系。即在對應的位置上彈性緩沖層上表面的壓力值為an(上面離散化的壓力圖譜)，彈性緩沖層下表面的壓力值為bn，an和bn有如下的一個關系：即b＝pa；

其中，b1……bn是彈性緩沖層下表面的壓力值；a1……an是彈性緩沖層上表面的壓力值。

對映射矩陣p，對應每一排床骨架的高度排列不同，映射矩陣p不同。主要是前后兩排的高度差對當排的壓力傳感影響。當某一排的高度比前排或者后排的高度高時，該排底部的傳感網絡對床墊上面人體壓力的傳感對應映射比例會提高，當某一排的高度比前排或者后排的高度低時，該排底部的傳感網絡對床墊上面人體壓力的傳感對應映射比例會降低，例如圖2中左邊第二排的比第一排和第三排的高度都要高，其對應的床墊上到床墊下映射矩陣p里面對應的系數p22增大。否則則對應的系數將變小。

針對不同種床墊，不同種高度，本發明將進行數十萬、數百萬次測試，不斷地的實驗，然后經過自己設計的弱分類器級聯，進行人工智能學習，最終確定這個映射矩陣和每一排高度以及和相鄰排的高度查p＝f(h1,h2,h3,h4,h5,h6,h7,h8,h9,h10,h11，δh1,δh2,δh3,δh4,δh5,δh6,δh7,δh8,δh9,δh10,δh11，)和h1、h2、h3、h4、h5、h6、h7、h8、h9、h10、h11以及之間的高度差是一一映射關系。

由于彈性緩沖層的上表面各個分布點的壓力和下表面各個分布點的壓力具有一個一一對應的映射關系，所以矩陣p是一個滿秩矩陣。所以存在以下關系，即a＝p^(-1)b；

通過這個映射就可以通過彈性緩沖層下面的壓力測量值b得到彈性緩沖層上表面的壓力測量值，即人體的實際壓力值a。由于不同種類的彈性緩沖層對應的矩陣p和p^(-1)是不一樣的，因此通過修改矩陣p可以適用不同的彈性緩沖層。

3)對人體壓力值圖譜a進行特征識別：基于haar特征進行人體睡眠時的特征識別，包括輪廓識別，部位識別，睡姿識別，脊椎高度識別。

如圖8所示，haar特征：選取類haar特征中基本的8種邊緣特征模板haar特征模板結構，其中8種邊緣特征模板包括表示筆畫“橫”的水平結構模板2種——字符上端的“橫”筆畫和下端的“橫”筆畫，表示筆畫“豎”的垂直結構模板2種——字符左邊的“豎”筆畫和字符右邊的“豎”筆畫；表示筆畫“撇”的左斜45°結構模板2種——字符左上方“撇”筆畫和字符右下方“撇”筆畫，表示筆畫“捺”的右斜45°結構模板2種——字符左下方“捺”筆畫和字符右上方“捺”筆畫；分別用以表示字符筆畫結構中的橫、豎、撇和捺結構；；逐像素計算這8種類haar特征結構的特征：

fk(i，j)＝σp∈{1，2，...，p}ωp·f(rp)

式中p∈{1，2，...，p}表示該類haar特征由p個矩形構成，ωp表示第p個矩形的權值(-1，+1)，取黑色矩形的權值為+1，白色矩形的權值為-1，rsum(rp)是第p個矩形rp內所有像素壓力值之和。

當對應模板內的haar特征結構的特征值大于預設值之后，則在對應的位置描述筆劃結構。

通過haar特征識別人體的壓力值圖譜的邊界確認，通過確定人體壓力值圖譜的邊界確定人睡眠時的輪廓。

4)通過壓力的輪廓和臀部模板進行臀部識別。采取如圖9的模板對整個壓力值圖譜采用遍歷操作，將壓力值圖譜上的值和模板上對應的值相乘后求和，和值最大的位置為臀部的位置。在經過閾值二極化、中值濾波、空洞填充等算法對臀部的位置進行細化調整。

在得到臀部的位置之后，在根據人體工程學特征確定其他部位。再結合壓力值圖譜，得到身體各個位置的位置及承壓值分布。

5)平側躺識別：通過不同人體、不同睡姿，在不同床墊上的大量數據測試，建立平側躺數據訓練庫，訓練分類器，具體方法如下：1、建立樣本空間，在平躺和側躺情形下分別建立正樣本和負樣本。2、訓練分類器。3、利用訓練好的分類器進行目標檢測。檢測識別后，通過平側躺時身體各個部位重心分布，結合肩部的壓力的集中程度進行平側躺等睡姿判斷。

本發明還提供一種可用于上述設備的使用方法：該使用方法是在人躺在彈性緩沖層的上表面的時候，傳感系統可以得到彈性緩沖層的下表面的壓力分布，由于彈性緩沖層的上表面的壓力和下表面的壓力具有一個一一對應的映射關系，通過這個上表面的點壓力對下表面的映射，再加上彈性緩沖層的彈性形變補償，可精確的上下表面的映射矩陣。通過這個映射矩陣，可以通過這個該傳感系統得到在人躺在彈性緩沖層時，彈性緩沖層上表面的壓力，也就得到了在人躺在彈性緩沖層時人的各個部分所受到壓力。

一種人體壓力分布測量方法，人體壓力分布測量方法主要用于在自適應智能調節床架各排的高度不一致時，人體躺在床墊上時，床墊下面的壓力值對應人體承壓值的傳感方法。2、傳感方法所涉及系統包括彈性緩沖層、壓力測量裝置和位于所述彈性緩沖層下方的支撐件。3、傳感方法主要用于所述數據處理模塊利用所述彈性緩沖層的下表面各個分布點的壓力與上表面各個分布點的壓力的一一對應的映射關系，將所述數字信號還原成所述彈性緩沖層上表面各個分布點的壓力值。4、所述傳感器為壓力傳感器陣列。5、所述彈性緩沖層包括乳膠層、彈簧層、凝膠層、記憶棉層、棉花層和布層中的至少一種。6、所述支撐件包括多個可獨立調節高度的自調節支撐單元；或者由多個可獨立調節高度的自調節支撐單元構成。7、所述數據處理模塊通過主控模塊與所述自調節支撐單元連接；所述主控模塊接收所述數據處理模塊傳送的數據，并根據所述數據控制所述自調節支撐單元的高度。8、所述自調節支撐單元為支撐凸起；所述支撐凸起受所述主控模塊的控制，通過電機驅動調節自身高度。9、將彈性緩沖層下表面各個分布點的壓力還原為彈性緩沖層上表面各個分布點的壓力，測得人體壓力分布，可以更加精確地測得人體壓力分布，進而得到用戶睡眠參數。10、建立一個人體在床墊上的壓力圖譜，并應用視頻處理中膨脹及腐蝕算法對壓力圖譜進行處理。

以上內容是結合具體的優選實施方式對本發明所作的進一步詳細說明，不能認定本發明的具體實施只局限于這些說明。對于本發明所屬技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明構思的前提下，還可以做出若干簡單推演或替換，都應當視為屬于本發明的保護范圍。